MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU 2 CHƯƠNG I KHÁI NIỆM PHƯƠNG PHÁP SHEN CASTEN 3 1 Giới thiệu 3 2 Khái niệm 4 3 Phương pháp và lý thuyết truyền thống 5 4 Thuận lợi và khó khăn 7 CHƯƠNG II THUẬT TOÁN SHEN CASTAN 7 1.
MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I: KHÁI NIỆM PHƯƠNG PHÁP SHEN-CASTEN Giới thiệu .3 Khái niệm Phương pháp lý thuyết truyền thống .5 Thuận lợi khó khăn CHƯƠNG II: THUẬT TOÁN SHEN-CASTAN Nội dụng thuật toán – xây dựng lọc tối ưu .8 Hoạt động thuật toán 10 2.1 Thuật toán .10 2.2 Giải thích thuật tốn 10 CHƯƠNG III: CÀI ĐẶT THUẬT TOÁN 12 KẾT LUẬN 30 LỜI MỞ ĐẦU Thời đại công nghệ thông tin phát triển vũ bão vào ngõ ngách sống Hiện nay, phát triển ngành cơng nghiệp có diện đóng góp to lớn cơng nghệ thông tin Xử lý ảnh chuyên ngành quan trọng lâu đời Công nghệ thông tin Xử lý ảnh áp dụng nhiều lĩnh khác y học, vật lý, hố học, tìm kiếm tội phạm, quân số lĩnh vực khác Phần lớn người thu nhận thông tin thị giác, cụ thể hình ảnh Vì xử lý ảnh vấn đề khơng thể thiếu quan trọng để thu hình ảnh tốt hơn, đẹp hơn, nhằm đáp ứng yêu cầu thông tin khác người nhận Trong xử lý ảnh, việc nhận dạng phân lớp đối tượng cần trải qua trình thao tác khác Phát biên giai đoạn quan trọng kỹ thuật phân đoạn ảnh chủ yếu dựa vào giai đoạn Mục đích việc dò biên đánh dấu điểm ảnh số mà có thay đổi đột ngột độ xám, tập hợp nhiều điểm biên tạo nên đường bao quanh ảnh (đường biên) Nhờ có đường biên mà phân biệt đối tượng nền, phân biệt vùng khác định vị đối tượng từ mà nhận dạng đối tượng Đây sở quan trọng việc ứng dụng phương pháp vào thực tiễn sống, đặc biệt điều kiện đất nước ta bước phát triển lên nên việc nghiên cứu ứng dụng vấn đề cần quan tâm phát triển Xuất phát từ thực tế đó, luận văn lựa chọn đề tài "Tìm hiểu cài đặt thuật tốn tách Shen-castan" Mục đích đề tài hệ thống hóa kiến thức phương pháp phát biên, từ kỹ thuật dò biên cài đặt chương trình để đưa nhận xét, so sánh, đánh giá phương pháp phát biên Qua có nhìn tổng qt phương pháp phát biên CHƯƠNG I: KHÁI NIỆM PHƯƠNG PHÁP SHEN-CASTEN Giới thiệu Phát cạnh thao tác sử dụng phổ biến phân tích tưởng tượng có lẽ có nhiều thuật toán tài liệu tiên đoán phát cạnh chủ đề đơn lẻ khác Lý cho điều cạnh tạo thành phác thảo đối tượng Một cạnh liên kết đối tượng nền, ranh giới đối tượng chồng chéo Điều có nghĩa cạnh hình ảnh xác định xác, tất đối tượng định vị đặc tính diện tích, chu vi hình dạng đo Tầm nhìn máy tính liên quan đến việc xác định phân loại đối tượng ảnh, phát cạnh công cụ thiết yếu Về mặt kỹ thuật, phát cạnh trình xác định vị trí pixel cạnh tăng cường nêm tăng độ tương phản cạnh mặt sau để cạnh trở nên rõ Trong thực tế, thuật ngữ sử dụng thay cho nhau, hầu hết chương trình phát cạnh đặt giá trị pixel theo mức độ màu màu xám cụ thể để chúng nhìn thấy dễ dàng Ngồi ra, theo dõi cạnh trình theo dõi cạnh, thường thu thập pixel cạnh vào danh sách Điều thực theo hướng quán, theo chiều kim đồng hồ ngược chiều kim đồng hồ xung quanh đối tượng Mã hóa ví dụ phương pháp dị tìm cạnh Kết đại diện anon-raster đối tượng sử dụng để tính tốn biện pháp xác định phân loại đối tượng Khái niệm Shen-Castan Edge Phát kỹ thuật phát cạnh sử dụng xử lý hình ảnh với đầu vào nhiễu Phát cạnh kỹ thuật xử lý hình ảnh để tìm ranh giới đối tượng ảnh Phát cạnh sử dụng để phân đoạn hình ảnh trích xuất liệu lĩnh vực xử lý hình ảnh, thị giác máy tính thị giác máy Chức hoạt động cho hình ảnh 24 bit cho pixel Máy dò cạnh Shen-Castan sử dụng chức lọc tối ưu gọi Bộ lọc số mũ đối xứng vơ hạn (ISEF) Điều tạo tín hiệu tốt cho tỷ lệ nhiễu nội địa hóa tốt Canny Bước kết hợp hình ảnh đầu vào với ISEF, sau định vị cạnh cách vượt Laplacian (tương tự thuật toán Marr-Hildreth) Giá trị gần Laplacian tính cách trừ hình ảnh gốc từ hình ảnh làm mịn Kết hình ảnh Laplacian giới hạn băng tần Tiếp theo, hình ảnh Laplacian nhị phân tạo cách đặt tất pixel có giá trị dương thành tất pixel khác thành Các pixel ứng cử viên nằm ranh giới vùng hình ảnh nhị phân thứ Sau cải thiện chất lượng pixel cạnh cách triệt tiêu chéo không sai, ngưỡng ngưỡng thích ứng ngưỡng ngưỡng trễ áp dụng cuối Phương pháp lý thuyết truyền thống Hầu hết thuật toán tốt bắt đầu tuyên bố rõ ràng vấn đề cần giải phân tích tổng hợp phương pháp có giải pháp thứ hai theo phương thức hoạt động xác Sử dụng phương pháp để xác định thuật tốn phát cạnh có nghĩa sử dụng cạnh gì, sau sử dụng định nghĩa để đề xuất phương pháp nâng cao Một phiên phổ biến phổ biến cạnh bước lý tưởng, minh họa Hình 1: Trong ví dụ chiều này, cạnh đơn giản mức ingrey thay đổi xảy vị trí cụ thể Sự thay đổi lớn cạnh dễ phát hiện, trường hợp lý tưởng, thay đổi cấp độ nhìn thấy dễ dàng Biến chứng xảy số hóa Khơng hình ảnh lấy mẫu theo cách cho tất cạnh xảy tương ứng xác với ranh giới pixel Thật vậy, thay đổi levelmay mở rộng qua số pixel (Hình b - d) Vị trí cạnh coi trung tâm đoạn đường nối từ mức xám thấp đến mức cao *Toán tử phát sinh Do cạnh xác định thay đổi mức độ màu xám, nên tốn tử có liên quan đến thay đổi hoạt động máy dò cạnh Một opera-tor phái sinh làm điều này; cách giải thích đạo hàm tốc độ thay đổi hàm tốc độ thay đổi mức xám hình ảnh lớn cạnh nhỏ vùng khơng đổi Vì vậy, hình ảnh hai chiều, điều quan trọng phải xem xét thay đổi mức độ nhiều hướng Vì lý này, đạo hàm riêng theimage sử dụng, liên quan đến hướng x y Một esti hướng cạnh thực tế thu cách sử dụng dẫn xuất x y làm thành phần hướng thực tế dọc theo trục, tính tốn tổng vector: Thuận lợi khó khăn Tính độc đáo Phát cạnh Shen-Castan phát cạnh hình ảnh có nhiễu Bằng cách sử dụng Bộ lọc hàm mũ đối xứng vơ hạn, nhiễu loại bỏ Ngồi ra, Phát cạnh Shen-Castan cung cấp khả địa hóa tốt tốn tử Canny, việc triển khai thuật toán Canny xấp xỉ lọc tối ưu đạo hàm hàm Gaussian, Phát cạnh ShenCastan sử dụng lọc tối ưu trực tiếp Nhược điểm Phát cạnh Shen-Castan thời gian tính tốn / xử lý dài thuật toán phát cạnh khác CHƯƠNG II: THUẬT TỐN SHEN-CASTAN Shen-castan có quan điểm với Canny mẫu chung việc tách đường biên Đó nhân xoắn ảnh với mặt nạ làm mịn, sau tìm điểm biên Tuy nhiên phân tích họ lại tạo hàm khác để tối ưu, việc đề xuất cực tiểu hóa hàm sau khơng gian chiều: Nói cách khác hàm mà làm cực tiểu lọc mịn tối ưu cho việc tách biên Tuy nhiên, Shen-castan lại không đề cập đến việc thuật toán nhận nhiều cạnh có cạnh tồn Nội dụng thuật toán – xây dựng lọc tối ưu Hàm lọc tối ưu đưa lọc số mũ đối xứng vô Infinite Symmetric Exponential Filter (ISEF) Theo Shen Castan, lọc cho tỉ lệ tín hiệu nhiễu tốt so với lọc Canny cho giá trị Localization tốt Điều thuật toán Canny lọc tối ưu xấp xỉ đạo hàm lọc Gauss, Shen Castan sử dụng lọc tối ưu cách trực tiếp, tiêu chuẩn tối ưu khác thể khác thực tế Tuy nhiên Shen - Castan lại không đưa tiêu chuẩn đa đáp ứng (multiple- reponse), nên phương pháp họ sinh nhiễu làm mờ biên Bộ lọc ISEF khơng gian hai chiều có cơng thức: Hàm lọc hàm thực liên tục Công thức áp dụng vào hình ảnh theo cách tương tự làm với đạo hàm lọc Gauss, lọc theo hướng x theo hướng y Tuy nhiên Shen-castan cải tiến theeo bước đưa lọc họ hàm lọc đệ quy chiều Trong trường hợp không liên tục, hàm lọc có dạng: với b tham só lọc (0nr, im->info->nc); for (i=0; iinfo->nr; i++) for (j=0; jinfo->nc; j++) if (res->data[i][j] > 0) res->data[i][j] = 0; else res->data[i][j] = 255; free(buffer[0]); free(buffer); } / * Hiện thực hóa lọc đệ quy ISEF*/ void compute_ISEF (float **x, float **y, int nrows, int ncols) { float **A, **B; A = f2d(nrows, ncols); / * lưu trữ thành phần nhân * / B = f2d(nrows, ncols); / * lưu trữ thành phần chống nhân * / / * Trước tiên áp dụng lọc theo hướng dọc (cho hàng)*/ apply_ISEF_vertical (x, y, A, B, nrows, ncols); / *Bây áp dụng lọc theo hướng ngang (cho cột) áp dụng lọc cho kết trước * / apply_ISEF_horizontal (y, y, A, B, nrows, ncols); /* Giải phóng nhớ */ free (B[0]); free(B); free (A[0]); free(A); } void apply_ISEF_vertical (float **x, float **y, float **A, float **B, 16 int nrows, int ncols) { register int row, col; float b1, b2; b1 = (1.0 - b)/(1.0 + b); b2 = b*b1; /* Tính tốn điều kiện biên */ for (col=0; coldata[row-1][col] == 0) /*z-c âm */ { if (orig[row+1][col] - orig[row-1][col] < 0) return 1; else return 0; } 24 else if (buff->data[row][col] == && buff->data[row][col-1] == ) /*z-c dương*/ { if (orig[row][col+1] - orig[row][col-1] < 0) return 1; else return 0; } else /* Không phải z-c*/ return 0; } float compute_adaptive_gradient (IMAGE BLI_buffer, float **orig_buffer, int row, int col) { register int i, j; float sum_on, sum_off; float avg_on, avg_off; int num_on, num_off; sum_on = sum_off = 0.0; num_on = num_off = 0; for (i= (-window_size/2); inr; i++) for (j=0; jinfo->nc; j++) { I = (i-width+im->info->nr)%im->info->nr; J = (j-width+im->info->nc)%im->info->nc; new->data[i][j] = im->data[I][J]; } free (im->info); free(im->data[0]); free(im->data); im->info = new->info; im->data = new->data; } void debed (IMAGE im, int width) { int i,j; IMAGE old; width +=2; old = newimage (im->info->nr-width-width, im->info->nc-width-width); for (i=0; iinfo->nr-1; i++) { for (j=1; jinfo->nc; j++) { old->data[i][j] = im->data[i+width][j+width]; old->data[old->info->nr-1][j] = 255; } old->data[i][0] = 255; 28 } free (im->info); free(im->data[0]); free(im->data); im->info = old->info; im->data = old->data; } 29 KẾT LUẬN Trong trình nghiên cứu tài liệu đạt số kết sau: - Tìm hiểu cách tồng quan phương pháp Shen-Castan - Mục đích việc dị biên đánh dấu điểm ảnh số mà có thay đổi đột ngột độ xám, tập hợp nhiều điểm biên tạo nên đường bao quanh ảnh (đường biên) Nhờ có đường biên mà phân biệt đối tượng nền, phân biệt vùng khác định vị đối tượng từ mà nhận dạng đối tượng Đây sở quan trọng việc ứng dụng phương pháp vào thực tiễn sống, đặc biệt điều kiện đất nước ta bước phát triển lên nên việc nghiên cứu ứng dụng vấn đề cần quan tâm phát triển Xuất phát từ thực tế đó, luận văn lựa chọn đề tài "Tìm hiểu cài đặt thuật tốn tách Shen-castan" Mục đích đề tài hệ thống hóa kiến thức phương pháp phát biên, từ kỹ thuật dị biên cài đặt chương trình để đưa nhận xét, so sánh, đánh giá phương pháp phát biên Qua có nhìn tổng quát phương pháp phát biên 30 ... luận văn lựa chọn đề tài "Tìm hiểu cài đặt thuật tốn tách Shen- castan" Mục đích đề tài hệ thống hóa kiến thức phương pháp phát biên, từ kỹ thuật dò biên cài đặt chương trình để đưa nhận xét, so... Hoạt động thuật toán 2.1 Thuật toán Dựa phân tích trên, ta đưa thuật toán phát biên Shen- castan gồm bước xử lý sau: B1: Đọc ảnh từ tệp để xử lý B2: Lọc ảnh phương pháp lọc đệ quy B3: Tìm giao... luận văn lựa chọn đề tài "Tìm hiểu cài đặt thuật tốn tách Shen- castan" Mục đích đề tài hệ thống hóa kiến thức phương pháp phát biên, từ kỹ thuật dò biên cài đặt chương trình để đưa nhận xét, so